收藏 / 列表

u_16213315 頭像

mob64ca12d42833 - vscode copilot插件 自動生成註釋

在當今的編程世界中，自動化和智能化已經成為了不可逆轉的趨勢。尤其是像“vscode copilot插件”這樣的工具，它不僅能提高我們的編碼效率，還能在很大程度上輔助生成代碼註釋。本文將詳細探討如何利用vscode copilot插件實現自動生成註釋，並給出了一些實用的建議。 背景定位 隨着編程語言的豐富和開發環境的不斷演進，編程已不再是單純的技術活動。我們需要一個更高層次的工具來

code , 編程語言 , aigc , 開發者

u_16175513 頭像

mob649e8167c4a3 - 怎麼判斷ollama 用的是cpu還是gpu

判斷Ollama使用的是CPU還是GPU的過程可以通過以下步驟進行詳細的記錄和分析。 在機器學習和深度學習的實施過程中，計算資源的有效利用是至關重要的，特別是在使用Ollama等框架時。我們需要明確Ollama是否在CPU上運行，還是在GPU上加速處理。這種判斷不僅對性能優化至關重要，還能在故障排查和資源管理時提供支持。 問題背景 在執行Ollama模型時，用户可能在意的是模

User , bash , 錯誤碼 , aigc

u_16175473 頭像

mob649e815ddfb8 - llama3如何在win下漢化

llama3如何在win下漢化的過程描述 在如今高度依賴人工智能應用的時代，用户常常需要將各種工具和模型本地化，以更好地適應自己的需求。比如，llama3這款在文本生成領域表現優異的模型，用户們希望在Windows環境下進行漢化，以便更便利地使用英文模型完成中文任務。在這個過程中，用户通常面臨許多挑戰，包括字符編碼不兼容、語言轉化工具匱乏以及模型輸出的準確性等等。接下來，我們將詳細描

User , windows , aigc , ci

u_16175454 頭像

mob649e81597922 - ollama怎麼用python調用embedding

在這篇博文中，我們將探索如何通過 Python 調用 Ollama 中的 embedding 功能。Ollama 是一個強大的工具，然而在使用過程中可能會遇到一些問題。本文將詳細記錄解決此問題的整個過程。 問題背景 在處理文本數據嵌入時，許多開發者希望快速而準確地提取內容特徵。Ollama 提供了這種嵌入的能力，可以通過 Python 更方便地調用。然而，初學者在使用時經常遇到配

測試用例 , aigc , ci , Python

u_16213305 頭像

mob64ca12d1a59e - aigc使用體會

在探索和使用 AIGC（人工智能生成內容）技術時，我積累了不少體會，今天來和大家分享一下。AIGC 的魅力在於它能夠生成高質量的文本、圖像等內容，但要想真正發揮其潛力，我們需要進行一系列的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化與生態擴展。以下是我的詳細記錄，希望能幫助到正在探索這一領域的你。 環境準備 在使用 AIGC 技術之前，首先要做好環境的準備。這包括安裝必要的依

技術棧 , 配置文件 , aigc , Python

u_16213457 頭像

mob64ca12f66e6c - llama_factorylora微調使用的什麼損失函數

llama_factorylora微調使用的損失函數是一個值得探討的話題，尤其是當我們關注如何在基於Llama模型的自然語言處理任務上獲得更好的微調結果時。本文將介紹llama_factorylora微調使用的損失函數的背景、抓包與解析過程、報文結構、交互過程、性能優化以及工具鏈集成等方面。 協議背景 在自然語言處理任務中，模型的微調有助於提升特定任務的性能。llama_fact

字段 , wireshark , 損失函數 , aigc

u_16213393 頭像

mob64ca12e732bb - Springboot基於Ollama調用通義千問

在現代的開發環境中，結合Spring Boot和Ollama來調用通義千問，能夠有效提升我們的應用程序靈活性與智能性。接下來，我將詳細分析我們實現這個集成過程的具體步驟，確保你能順利完成這一任務。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境中安裝了必要的工具。以下是一些建議的技術棧及其兼容性： 技術 版本 兼容性説明

app , API , aigc , ci

u_16213318 頭像

mob64ca12d4da72 - 千葉 stabledifussion

千葉 Stable Diffusion 是一種圖像生成模型，廣受歡迎，可以生成高質量的圖片和藝術作品。為了有效使用該技術，我們需要從環境配置、編譯過程到參數調優、定製開發等多個方面，進行系統性的梳理和總結。以下是解決“千葉 Stable Diffusion”問題的詳細過程。 環境配置 在開始之前，我們需要配置我們的開發環境。環境的配置涉及安裝必要的軟件包和庫，並確保一切運轉順利。

aigc , 環境配置 , 調優 , Python

u_16175507 頭像

mob649e8166179a - aigc面試

在當今信息時代，AI生成內容（AIGC）正逐漸成為業務和技術領域的重要驅動力，它不僅改變了我們的工作方式，也為面試過程帶來了新的挑戰與機遇。針對"AIGC面試"的問題，我們將深入探討該面試的背景，技術演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤以及擴展應用等方面的內容，以期為這個新興領域奠定紮實的基礎。 背景定位 隨着人工智能技術特別是AIGC的快速發展，越來越多的企業開始在招聘過程中

高併發 , 架構設計 , aigc , 模態

u_16213349 頭像

mob64ca12dc88a3 - langchain router 語義路由

在當今的信息技術領域，langchain router 語義路由已經成為一種頗具盛名的工具，其在自然語言處理和數據處理任務上提供了強大的能力。本文將通過系統性的結構來詳細記錄如何解決相關問題，從環境預檢到擴展部署，確保實現高效的語義路由系統。 環境預檢 首先，通過思維導圖來梳理需要的相關環境與硬件構成，確保所有組件能夠正常協同工作。 mindmap root((環境預檢)

服務器 , API , bash , aigc

u_16213431 頭像

mob64ca12f062df - sparksql的saveAsTable 後創建了表但是沒有數據

在使用Spark SQL時，很多用户可能會遇到“使用saveAsTable創建了表但沒有數據”的問題，這種情況可能由於多種原因引起。在本文中，我將詳細介紹如何解決此問題，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展等方面，以確保大家都能順利使用Spark SQL來保存數據到表中。 環境準備 在解決此問題之前，我們需要為Spark SQL設置適合的開發環境。以下是

spark , 技術棧 , hive , aigc

u_16213358 頭像

mob64ca12dedda8 - ollama Windows 怎麼使用GPU

在使用 Ollama 進行開發時，許多用户希望能夠利用其強大的 GPU 加速能力，尤其是在 Windows 操作系統上。然而，很多人可能會發現實現這一點並不那麼簡單。本文將詳細記錄如何解決“ollama Windows 怎麼使用GPU”這一問題，包括使用GPU的背景，可能遇到的錯誤現象，根因分析，具體的解決方案，以及後續的驗證和預防措施。 問題背景 在近年來的開發中，隨着數據處理

驅動程序 , aigc , 解決方案 , CUDA

u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ollama下載的權重文件在何方

ollama下載的權重文件在何方 在使用ollama這款生成模型工具時，許多用户會遇到一個常見的問題，就是如何找到下載的權重文件。下面我們將一步步梳理出解決這一問題的全過程。 環境準備 在開始之前，我們需要確保有一個合適的環境來運行ollama。首先，確保你的計算機或服務器上已經安裝了以下前置依賴。 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04 以上), ma

權重 , aigc , Docker , Python

u_16213413 頭像

mob64ca12ebf2cc - aigc 免費

在當前 IT 生態系統中，很多企業和開發者都在探索如何更好地運用人工智能生成內容（AIGC），同時又不試圖打破成本的界限。在面對“aigc 免費”的挑戰時，必須建立一個全面的技術框架，以保證數據安全性和可用性。以下是解決“aigc 免費”問題的記錄，涵蓋備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析和遷移方案等關鍵要素。 備份策略 為了有效地應對數據丟失和其他潛在問題，必須制

日誌分析 , 數據管理 , 數據恢復 , aigc

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：二十、妙筆生花：Gradio集成DashScope Qwen-Image模型實現文生圖

一、循序漸進 今天按計劃是想講一些RAG的高階屬性的，但連着幾天的燒腦模式，着實腦袋也有點疲憊，經常長篇大論的理論學説，看着可能也覺得枯燥了，今天計劃結合前面的幾篇文章，做個綜合性的演示，温故而知新，同時也讓大腦短暫的放鬆放鬆，事緩則圓，多幾分從容！ 考慮良久，決定搭建一個基於 Gradio 與 DashScope Qwen-Image 模型的文生圖演示應用！此應用通

yyds乾貨盤點 , gradio , qwen-image , 提示詞工程 , aigc , AI作畫

u_16213334 頭像

mob64ca12d8c182 - llama 模型架構 損失函數

llama 模型架構 損失函數的描述：在當今的深度學習領域，LLaMA（Large Language Model Meta AI）已成為一個熱門的基礎模型。其架構設計與損失函數的選取對模型的性能至關重要。因此，在本文中，我將深挖 LLaMA 模型架構以及其對應的損失函數，逐步解析這些概念的本質。 背景描述 LLaMA 模型的設計理念源於大規模預訓練與高效的 fine-tuning

User , 損失函數 , aigc , ci

u_17507674 頭像

網易雲信IM - 領跑招採數字化！招採會議組件，以合規與效率重構行業標準

在國家加快建設全國統一大市場、推廣遠程異地評標的政策導向下，招採行業正迎來數字化轉型的關鍵拐點。遠程異地評標、在線開標、多方會商等場景已從 “可選” 變為 “必選”，但招採平台廠商普遍面臨三大核心痛點：音視頻技術研發門檻高、系統集成成本高昂、政策適配響應滯後。作為深耕音視頻通信領域十餘年的頭部企業，網易雲信依託億級用户服務經驗與深厚技術沉澱，重磅推出業界首個全面遵循《遠程異地評標

音視頻 , 會議組件 , aigc , bard , 招採 , 解決方案 , 遠程異地評標

u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - ollama ubuntu 開放API

ollama ubuntu 開放API 是一個強大的工具，可以幫助開發者快速集成並利用各種服務。本文將詳細介紹在 Ubuntu 中使用 Ollama 開放 API 的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南和性能優化等方面。讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們需要確保環境中已安裝必要的軟件。以下是支持 Ollama API 的版本和相應的技術棧兼容性。

API , bash , aigc , Ubuntu

u_16175487 頭像

mob649e816138f5 - Ollama parameter

Ollama parameter 是一種用於配置和調整計算性能的參數，它在機器學習和人工智能模型的優化中發揮着重要的作用。本文將從各個方面詳細解析“Ollama parameter”相關的技術問題，以及如何有效解決這些問題。 版本對比 為了更好地理解Ollama parameter在不同版本中的特性差異，我們將從歷史演進和適用場景對比兩方面進行分析。 時間軸（版本演進史）：

常見錯誤 , 新版本 , 自定義 , aigc

u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - langchain mysql fastgpt

在本文中，我們將探討如何利用 LangChain 和 FastGPT 來與 MySQL 進行高效的數據交互和處理，展示出集成的整個過程。此外，我們會涵蓋性能優化及生態擴展的相關內容，幫助大家更好地整合這一技術棧，實現數據處理的高效性與靈活性。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有技術棧之間能夠完美兼容。以下是我們將使用的軟件及其對應版本： 技術

數據 , MySQL , aigc

lookingdream 頭像

yzy121403725 - kubeflow 大規模 ML 訓練

Kubeflow 的一個主要設計目標就是簡化和標準化在 Kubernetes 上進行大規模 ML 訓練的過程。它提供了一系列工具和組件，讓數據科學家和工程師能夠輕鬆地啓動、管理和監控分佈式訓練任務，而無需關心底層的 Kubernetes 集羣調度細節。  1. 核心組件：Kubeflow Training Operators Kubeflow 不直接調度訓練任

大規模ML訓練 , aigc , llama , Kubeflow

u_17469189 頭像

mb68738fa1c4e31 - ?TRAE SOLO 3.0 實戰：TRAE AI 驅動的 屏幕標註 App 極速開發流程??TRAE SOLO

🚀TRAE SOLO 3.0 實戰：TRAE AI 驅動的 屏幕標註 App 極速開發流程🧣 「TRAE SOLO 3.0 正式版初體驗」標註工具APP的開發🧣#TRAE 3.0 SOLO出道 並 @TRAE #SOLO已就位 #TRAE發佈 摘要 (Abstract) 本次實戰利用 TRAE AI 編程工具，實現了從零到一的屏幕標註工具

高亮 , app , AI寫作 , aigc , 原型圖

u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - langchain4j 提取文本摘要

在當今信息爆炸的時代，快速提取文本摘要成為了信息處理中的一個關鍵需求。本文將重點介紹如何利用 langchain4j 來實現文本摘要的提取，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及生態擴展。希望此係列內容能為開發者們提供有效的參考。 版本對比 langchain4j 在最新版本中引入了多個新特性，以提升文本摘要提取的性能和靈活性。以下是對比表，展示了不同版本間的

並行計算 , 新版本 , aigc , 開發者